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首先要理解es的存储结构：

一个index的数据，分散在多个shard(分片)，一个分片又有很多segment(段)，es是数据不可变模型，更新数据只是新增一个版本。

es是怎么写数据的？

每次写的时候，首先会写到es的内存(每个分片的内存)，这时写的数据是不可搜索的；然后每个分片默认每秒钟会从内存里读写入的数据，然后新建一个段将数据写到段里(这个操作在es里就叫refresh)，只有写到段里，数据才是可搜索的。也就是只有refresh了数据才能被搜索到，refresh的间隔默认是一秒，理论上es可以保证写入的数据，一秒后是可以被搜索到的，所以说es是近实时搜索。

将数据写到段里的时候，是如何保证磁盘io效率的？

我们知道磁盘io 要通过fsync系统调用，他的代价是很高的，那es是如何保证高效的写入效率呢？在es内存和磁盘文件之间的文件系统缓存，es是先将新段写入文件系统缓存（万一这时程度挂了呢，数据还没有持久化呢，怎么保证数据的一致性），这一步就快了很多了，稍后在将数据刷到磁盘，新段一旦写入文件系统缓存，就可以被打开和读取了，这样es就实现了新段还没有提交完(es中有提交点的概念)，就可以进行查询了。

如何保证持久化

其实各类数据库都基本上是一种思路，同时将数据写入log，万一挂了从log里往回补数据，这里es的日志叫做translog，translog被提交的过程就叫做flush。

这里有的小伙伴可能会疑惑：写log不也是往写磁盘吗，难道就快了？因为这类写都是顺序io，非随机io，不用寻址的，效率堪比内存。

段的优化

每秒钟都会refresh产生新的段，这么多是不是会影响查询效率，答案是毋庸置疑的，那怎么办？es还有一个段合并的机制，会定时的将小段合成大段。